slowlyc/agent-gpu-skills 是从 https://github.com/slowlyc/agent-gpu-skills. 导入的 Agent Skill 候选
概览
slowlyc/agent-gpu-skills 是从 https://github.com/slowlyc/agent-gpu-skills. 导入的 Agent Skill 候选
概述（AI 翻译）
面向 GPU kernel 开发的 Agent Skill 集合，提供 CUDA/PTX 官方文档快照，以及 Triton、Gluon、CUTLASS、CuTeDSL 和 TileLang 的本地源码检索入口。
| 技能 | 边界 | 适用场景 |
|---|---|---|
cuda-skill |
CUDA、PTX 和 NVIDIA 工具 | 查询 ISA、CUDA API、架构特性、Nsight 与 Compute Sanitizer |
cutlass-skill |
CUTLASS、CuTe 和 CuTeDSL | 编写和调试 CUTLASS/CuTe kernel，检索 C++ 与 Python DSL 示例 |
tilelang-skill |
TileLang DSL、JIT、compiler 与多后端 | 编写和调试 TileLang kernel，追踪 lowering、生成代码、autotune 与 profiler |
triton-skill |
Triton 和 Gluon | 编写和调试 Python GPU kernel，检索教程、生产内核与编译器源码 |
快速开始
update-repos.sh 默认创建 shallow sparse checkout。安装器复制 SKILL.md，并将大型参考资料和上游源码软链接到安装目录。
已有 Triton、CUTLASS 或 TileLang checkout 时，可以直接复用：
安装
安装目标
| 工具 | Skill 目录 | 命令 | 验证状态 |
|---|---|---|---|
| 光标 | ~/.cursor/skills/ |
bash install.sh |
已验证 |
| 克劳德代码 | ~/.claude/skills/ |
bash install.sh --agent claude |
未完整验证 |
| 军规 | ~/.codex/skills/ |
bash install.sh --agent codex |
安装器已验证 |
| 双子座CLI | ~/.gemini/skills/ |
bash install.sh --agent gemini |
未完整验证 |
| Qoder | ~/.qoder/skills/ |
bash install.sh --agent qoder |
未完整验证 |
Codex 的配置文件是 ~/.codex/config.toml，Skill 安装目录是 '~/.
本页由 AI 翻译，技术细节请以原文为准。
README
以下为原文 README 节选，完整内容请查看原文。
agent-gpu-skills
面向 GPU kernel 开发的 Agent Skill 集合，提供 CUDA/PTX 官方文档快照，以及 Triton、Gluon、CUTLASS、CuTeDSL 和 TileLang 的本地源码检索入口。
| Skill | 边界 | 适用场景 |
|---|---|---|
cuda-skill |
CUDA、PTX 和 NVIDIA 工具 | 查询 ISA、CUDA API、架构特性、Nsight 与 Compute Sanitizer |
cutlass-skill |
CUTLASS、CuTe 和 CuTeDSL | 编写和调试 CUTLASS/CuTe kernel，检索 C++ 与 Python DSL 示例 |
tilelang-skill |
TileLang DSL、JIT、compiler 与多后端 | 编写和调试 TileLang kernel，追踪 lowering、生成代码、autotune 与 profiler |
triton-skill |
Triton 和 Gluon | 编写和调试 Python GPU kernel，检索教程、生产内核与编译器源码 |
快速开始
git clone https://github.com/slowlyC/agent-gpu-skills.git
cd agent-gpu-skills
bash update-repos.sh
bash install.sh --agent codex
update-repos.sh 默认创建 shallow sparse checkout。安装器复制 SKILL.md，并将大型参考资料和上游源码软链接到安装目录。
已有 Triton、CUTLASS 或 TileLang checkout 时，可以直接复用：
TRITON_REPO=/path/to/triton \
CUTLASS_REPO=/path/to/cutlass \
TILELANG_REPO=/path/to/tilelang \
bash install.sh --agent codex
安装
安装目标
| 工具 | Skill 目录 | 命令 | 验证状态 |
|---|---|---|---|
| Cursor | ~/.cursor/skills/ |
bash install.sh |
已验证 |
| Claude Code | ~/.claude/skills/ |
bash install.sh --agent claude |
未完整验证 |
| Codex | ~/.codex/skills/ |
bash install.sh --agent codex |
安装器已验证 |
| Gemini CLI | ~/.gemini/skills/ |
bash install.sh --agent gemini |
未完整验证 |
| Qoder | ~/.qoder/skills/ |
bash install.sh --agent qoder |
未完整验证 |
Codex 的配置文件是 ~/.codex/config.toml，Skill 安装目录是 ~/.codex/skills/。设置了 CODEX_HOME 时，安装器使用 $CODEX_HOME/skills/。
安装模式
默认使用混合模式：
- Skill 目录和
SKILL.md是普通目录与文件，便于各工具发现 Skill。 - CUDA 参考资料、quick reference 和上游源码使用软链接，避免重复占用空间。
- Triton、CUTLASS 和 TileLang checkout 保存在
third_party/，不作为 Git submodule 提交。
无法使用软链接时，可以完整复制：
bash install.sh --agent codex --copy
全量复制也会复制 Triton、CUTLASS 和 TileLang checkout。指向完整源码仓库时，先确认目标磁盘空间。
安装器不会删除普通文件或目录，也不会覆盖指向其他位置的软链接。旧安装中的链接失效时，先检查迁移内容，再显式使用修复模式：
bash install.sh --agent codex --repair-links
--repair-links 只替换 Skill 安装目录中的软链接，不删除普通文件或目录。
安装单个 Skill
bash install.sh --agent codex --skill cuda-skill
bash install.sh --agent codex --skill cutlass-skill
bash install.sh --agent codex --skill tilelang-skill
bash install.sh --agent codex --skill triton-skill
bash install.sh --target-dir /custom/skills --skill cuda-skill
更新
更新默认的 sparse checkout：
bash update-repos.sh
bash update-repos.sh triton
bash update-repos.sh cutlass
bash update-repos.sh tilelang
只有编译完整上游、运行完整测试集或检查 sparse 路径之外的代码时，才展开完整工作树：
bash update-repos.sh all --full
--full 只展开三个上游仓库的主工作树，不主动管理嵌套 submodule。默认 TileLang sparse checkout 面向源码检索，不包含 3rdparty/ 中的 TVM、CUTLASS、Composable Kernel 等依赖。需要编译 TileLang 时，优先通过 TILELANG_REPO 指向完整开发 checkout，并遵循上游 .agents/skills/tilelang-build/SKILL.md 中与当前版本匹配的构建流程。
third_party/UPSTREAMS.toml 记录最后一次通过本仓库验证的上游 commit。update-repos.sh 负责拉取源码，但不会自动改写该记录；检查新版本后再更新 commit，避免把未经验证的上游状态当作已接受版本。
推荐工具
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安装
npx skillfish add slowlyc/agent-gpu-skills